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文檔簡介
1、目前,隨著人們生活水平的提高,各國人民汽車保有量也越來越多,伴隨而來的是交通事故也在不斷增多。研究表明,疲勞駕駛是造成交通事故日益嚴重的重要原因。開展駕駛員疲勞檢測和預警的研究工作,有著十分重要的現(xiàn)實意義。
在研究前人工作的基礎上,本文認為人眼可以較明顯地反映駕駛員的疲勞特征,著重與人眼,為此開發(fā)出了一套駕駛員疲勞檢測系統(tǒng)。整個系統(tǒng)分為四個過程:駕駛員人眼和虹膜的定位、人眼和虹膜的跟蹤、人眼的狀態(tài)識別和注視方向的估計和駕駛
2、員疲勞狀態(tài)的檢測。疲勞判定的參數(shù)較多,本文提取了其中的三個參數(shù)即PERCLSOS、眨眼頻率、眼睛注視方向來綜合判定疲勞。為此本文具體的研究內容如下:
第一章介紹了駕駛疲勞檢測的應用背景以及國內外研究的現(xiàn)狀。闡述了疲勞檢測研究的意義,以及論文研究的內容;
第二章提出一種有效地人眼定位與虹膜定位的方法,用Adaboost算法檢測到人臉后,采用設定閾值的積分投影法對眼睛的感興趣區(qū)域進行投影,定位出眼睛,提取了眼睛的
3、輪廓位置,并用橢圓擬合,最后利用Hough變換定位虹膜;
第三章采用Mean-Shift算法來跟蹤人眼,針對Mean-Shift算法在被跟蹤目標發(fā)生快速移動時容易跟蹤失敗的缺點,引入了SSD圖像匹配算法,對Mean-Shilft算法進行了改進。同時利用虹膜的先驗知識來跟蹤虹膜;
第四章人眼狀態(tài)識別的研究,利用眼睛高度來識別人眼的開閉狀態(tài),進行駕駛員眨眼頻率分析,最后提出了利用眼睛中心與虹膜中心的相對位置來進行
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